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Course Outline
Workflow Automation의 AI/ML 소개
- AI 기반 자동화 개요
- 워크플로를 위한 AI/ML 모델 이해
- Make의 API 및 자동화 기능 소개
AI/ML API를 Make에 연결
- AI/ML 서비스 활용(OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
- 자동화를 위한 AI 모델에 API 호출하기
- API 인증 및 보안 처리
Sentiment Analysis 및 텍스트 처리
- 고객 피드백에서 통찰력 추출
- 텍스트 분류를 위한 NLP 모델 사용
- 감정에 기반한 응답 생성 자동화
예측 모델링 및 의사 결정 자동화
- 예측 분석을 위한 ML 모델 사용
- AI 예측에 기반한 의사결정 자동화
- 워크플로에 예측 모델 통합
이미지 및 비디오 처리 자동화
- 이미지 인식 및 분류를 위한 AI 활용
- 자동화에 객체 감지 적용
- 콘텐츠 조정 및 태그 지정 자동화
AI 기반 자동화 워크플로 최적화
- 오류 처리 및 안정성 향상
- Make에서 AI 통합 확장
- AI 기반 워크플로 모니터링 및 유지 관리
AI 통합 테스트 및 디버깅
- API 테스트를 위해 Postman 사용
- AI/ML 모델 응답 디버깅
- 자동화의 정확성과 일관성 보장
요약 및 다음 단계
- 코스의 주요 내용
- 추가 학습을 위한 리소스
- Q&A 및 마무리 발언
Requirements
- 워크플로 자동화를 위해 Make를 사용한 경험
- API 및 웹훅에 대한 이해
- AI/ML 개념 및 모델에 대한 기본 지식
청중
- AI/ML 엔지니어
- 데이터 과학자
- 기술 혁신가
14 Hours